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Enregistrement W2942943689 · doi:10.7202/1058214ar

Les fondements du langage du droit comme langue de spécialité. Du sens et de la forme du texte juridique

2019· article· fr· W2942943689 sur OpenAlexaffvenue
Jean-Claude Gémar

Notice bibliographique

RevueRevue générale de droit · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisateur ou l’auteur de textes juridiques passe par le langage du droit pour lire, écrire ou traduire cette langue de spécialité (LS). Or, pour traiter un texte, juridique ou autre, il faut non seulement connaître (et comprendre) les mots de la langue commune, les termes du domaine visé et les notions dont ils sont porteurs, c’est-à-dire la langue (le lexique), mais encore le discours qui lui est propre, soit la manière de dire les choses, son langage. Le langage du droit, comme toute LS, est constitué de quatre éléments premiers : une sémantique, une syntaxe, un lexique et une stylistique. Les possibilités combinatoires illimitées qu’elle offre en font un champ d’observation et d’expérimentation exemplaire. Si le fond (le sens ou contenu) d’un texte occupe une place prépondérante dans l’interprétation — quel qu’en soit le but — qui peut en être faite, la forme (le contenant ou l’expression : sa stylistique) n’est pas moins importante et, en droit comme ailleurs, la « façon de dire » est porteuse de sens, donc de significations, et il doit en être tenu compte dans les interprétations diverses auxquelles elle donne lieu. Un texte n’est, somme toute, que le produit de la synthèse des quatre éléments premiers énoncés, et sa signification dépendra de la combinatoire plus ou moins réussie des éléments nécessaires à la constitution de l’ensemble. Le sens du texte juridique procède de l’équation aléatoire que son auteur aura su (pu ?) réaliser à partir de ces éléments. Sa signification dépendra de l’interprétation, toujours fragile, qui en sera faite. Lorsque la signification rencontre le sens, on atteint à l’essence du langage, et du particulier (LS quelconque) on tend vers l’universel, soit le langage tout court.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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